パフォーマンスエンジニアリングとは何か?
パフォーマンスエンジニアリングとは、
処理性能
データ処理帯域を高め、スループットを向上させる。
応答性能
ユーザーへの応答時間を短縮し、レイテンシを削減する。
効率性
電力効率を改善し、ワットあたりの性能を向上させる。
経済性
費用対効果を改善し、TCOを削減する。
組み込み機器から
組み込み機器
- バッテリー寿命の延長
- 省メモリ・省電力動作
PC
- 快適な操作性の実現
- 待ち時間の削減
クラウド
- 利用料金の削減
- リソース使用の最適化
スパコン
- 最高性能の実現
- 電力効率の最大化
なぜ今パフォーマンスエンジニアリングか?
性能改善の
以下の
-
Time-to-Marketの短縮
AIモデルの開発には多大な時間がかかりますが、学習の最適化により同等の精度をより少ない計算で達成できれば、反復回数が増え、製品改良のサイクルを高速化できます。これにより、他社に先駆けて新しいモデルやサービスを提供することができます。
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運用コストの最適化
大規模なAIモデルの学習や推論には膨大な計算資源が必要とされ、多大なコストが発生します。パフォーマンスを最適化することは、これらの運用コストを直接削減し、ビジネスの持続可能性を高める上で不可欠です。
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ユーザー体験とリアルタイム性の要求
AIアシスタントや自動運転システムなど、リアルタイムでの応答が求められるアプリケーションでは、わずかな遅延もユーザー体験や安全性に大きな影響を与えます。
-
環境負荷への配慮
AIの計算負荷増大に伴うエネルギー消費は、環境問題としても認識され始めています。より少ないエネルギーで効率的に動作するシステムの実現(電力効率の向上)は、企業の社会的責任としても重要視されています。
生成AIにおけるパフォーマンスエンジニアリング
生成AIでは
小規模 × 推論
スマートフォンのAIアシスタント、IoTデバイスのセンサー処理、自動運転システム
大規模 × 推論
生成AIサービス、推論APIサービス、エージェントAIサービス
小規模 × 学習
オンデバイスファインチューニング、フェデレーテッドラーニング
大規模 × 学習
基盤モデルの事前学習、継続事前学習
成功の原則:「観測」と「改善」のサイクル
パフォーマンスエンジニアリングは、
この
-
適切な
環境を 選択する
計測環境は本番環境と 同等か 限りなく 近い ものを 選びます。 -
計測に
よる 副作用を 制御する
計測手法や計測コード自体の オーバーヘッドを 最小化するか、 オーバーヘッドが ある 前提で 計測結果を 取り扱います。 -
実行時間の
ブレを 正しく 扱う
計測ノイズらしきものが観測された 際に 因果関係を 正しく 把握し、 計測誤差と して 無視できる 場合は 適切な 統計値 (中間値や 平均値)を 取ります。
-
目標値を
決める
理論性能は 超えられず、 近づく ほど 膨大な 努力が 必要に なります。 -
真の
ボトルネックを 狙う
支配的ではない処理の 改善に 取り 組んでも 効果が 薄いため、 ボトルネックを 特定し、 そこに 最適化リソースを 集中させます。 -
処理自体の
必要性を 再検討する
処理自体の必要性を 再検討する こと。 場合に よっては、 処理を 速く するよりも、 そも そも 処理を なく す方が 大きな 改善に つながります。
フィックスターズの
パフォーマンスエンジニアリング・オファリング
パフォーマンスエンジニアリングの
フィックスターズは
Fixstars AIBooster
GPUサーバに
- AI処理のコストが事業の負担になっている
- AI開発の開発効率を上げたい
- GPUインフラを導入したが効果がよくわからない
Fixstars AIStation
高性能GPUワークステーションに
- 外部サービスを利用するのはセキュリティ面でNG
- 社外秘情報を活用したAIモデルを開発したい
- 手元で際限なく最新GPUを使える環境が欲しい
高速ソフトウェア開発サービス
ハードウェアの
- 現状の性能では事業要求を満たせない
- アルゴリズムレベルから根本的に見直したい
- 開発を伴走形式でサポートして欲しい